Konsep dasar statistika

Pada artikel ini Anda akan menemukan konsep-konsep utama statistika serta contoh kasus nyata penerapan konsep-konsep tersebut. Anda juga akan dapat melihat konsep statistik lebih lanjut.

Konsep dasar statistik

Konsep dasar statistika adalah:

• Populasi : sekumpulan elemen dengan karakteristik serupa yang menjadi tujuan dilakukannya studi statistik.
• Sampel : bagian dari populasi dimana studi statistik dilakukan.
• Individu : masing-masing unsur yang menjadi bagian dari populasi.
• Karakter : setiap karakteristik yang dimiliki semua individu dalam suatu populasi dan oleh karena itu dapat menjadi subjek studi statistik.
• Sampling : proses dimana sampel dipilih dari suatu populasi. Ada metode pengambilan sampel yang berbeda.
• Variabel statistik : ciri-ciri individu dalam suatu populasi yang dapat mengambil nilai berbeda dan diukur. Karakteristik inilah yang biasanya dipelajari dalam penelitian statistik.
• Parameter statistik : nilai yang merangkum karakteristik suatu sampel.
• Eksperimen statistik : suatu prosedur yang memberikan hasil, baik numerik atau tidak, dan digunakan untuk menghitung probabilitas terjadinya setiap hasil yang mungkin.
• Statistik deskriptif : cabang statistik yang bertanggung jawab untuk mendeskripsikan data yang dikumpulkan untuk membantu analisisnya.
• Statistika inferensial : cabang ilmu statistika yang bertugas menentukan nilai suatu populasi dari data suatu sampel.
• Rata-rata aritmatika : Ini adalah nilai rata-rata dari sekumpulan data statistik.
• Median : merupakan nilai median suatu kumpulan data yang diurutkan dari terkecil hingga terbesar. Dengan kata lain, median membagi kumpulan data yang diurutkan menjadi dua bagian yang sama besar.
• Mode : Ini adalah nilai yang paling sering diulang dalam kumpulan data.
• Standar deviasi : Nilai yang menunjukkan sebaran atau variabilitas suatu kumpulan data.
• Range : Merupakan selisih antara nilai maksimum dan nilai minimum suatu kumpulan data.

Contoh Konsep Dasar Statistika

Setelah kita melihat pengertian konsep dasar statistika, kita akan melihat contoh kasus nyata untuk memahami maknanya secara utuh.

Misalnya, jika kita melakukan studi statistik mengenai ukuran kaki setiap orang di suatu negara, maka populasinya adalah seluruh orang yang tinggal di negara tersebut. Namun, karena banyaknya orang yang tinggal di suatu negara, kami tidak dapat menanyakan ukuran kaki setiap orang, namun kami hanya akan menanyakan 20% penduduknya dan ini merupakan sampel penelitian. Demikian pula, setiap penduduk negara mewakili individu dalam penelitian ini. Dan yang terakhir, karakter penelitiannya adalah ukuran kaki orang.

Di sisi lain, proses pemilihan warga yang akan berpartisipasi dalam penelitian ini adalah dengan pengambilan sampel. Secara khusus, dalam hal ini kita dapat memilih elemen sampel secara acak, maka kita akan menggunakan metode pengambilan sampel yang disebut simple random sampling.

Selain itu, untuk melakukan analisis statistik, kita dapat menghitung parameter statistik yang berbeda untuk mengetahui karakteristik sampel yang dikumpulkan. Jadi kita bisa menentukan, misalnya mean, median, modus, deviasi standar, dan rentang data yang dikumpulkan.

Terakhir, ketika menghitung ukuran statistik sampel yang berbeda, kami akan menggunakan statistik deskriptif, karena kami mendeskripsikan karakteristik sampel. Namun, jika kita kemudian menggunakan nilai yang dihitung untuk memperkirakan nilai populasi, kita akan menggunakan statistik inferensial.

Konsep statistik tingkat lanjut

Sekarang setelah kita mengetahui konsep dasar statistik, mari kita lihat beberapa konsep lanjutan yang mungkin juga berguna bagi Anda.

• Frekuensi Statistik – Berapa kali suatu nilai muncul dalam kumpulan data.
• Grafik statistik : merupakan representasi grafis dari sekumpulan data statistik.
• Interval kepercayaan : Ini adalah interval yang memberikan perkiraan nilai di antara nilai parameter populasi.
• Tingkat kepercayaan : probabilitas bahwa perkiraan parameter statistik suatu populasi berada dalam interval kepercayaan.
• Hipotesis nol : ini adalah hipotesis yang menurutnya hipotesis awal yang dimiliki seseorang mengenai suatu parameter populasi adalah salah.
• Hipotesis alternatif : adalah hipotesis penelitian statistik yang ingin dibuktikan kebenarannya
• Kontras Hipotesis : Ini adalah prosedur yang digunakan untuk menolak atau menolak suatu hipotesis. Secara khusus, selama pengujian hipotesis, ditentukan apakah hipotesis nol atau hipotesis alternatif itu benar.
• p-value : merupakan nilai antara 0 dan 1 yang digunakan dalam pengujian hipotesis untuk menolak atau menerima hipotesis nol.
• Regresi linier : merupakan model statistik yang menghubungkan satu atau lebih variabel bebas dengan variabel terikat.